Pub Date : 2019-01-31DOI: 10.4312/SLO2.0.2018.2.33-66
Špela Arhar Holdt, Jaka Čibej
Prispevek predstavlja prvi korak k dopolnjevanju leksikona Sloleks z oblikoslovnimi vzorci, in sicer na primeru samostalnikov. Vzorci so v prvem koraku strojno pridobljeni iz leksikona samega na osnovi izbranih razločevalnih lastnosti (oblikoskladenjskih oznak in spremenljivih delov besednih oblik). Sledi ročno razvrščanje, v katerem (a) ločimo sistemsko in v rabi utemeljene vzorce od primerov, ki se pojavljajo spričo šuma pri strojnem luščenju in nedoslednosti v leksikonu Sloleks; (b) uredimo skupine glede na vsebovanost in sorodnost; (c) poiščemo in natančneje opredelimo variantnost, tako pri standardnih kot nestandardnih oblikah; (d) začrtamo korake za nadaljnji razvoj programa in leksikonske nadgradnje. Rezultat je izhodiščni nabor formaliziranih oblikoslovnih vzorcev za (občno- in lastnoimenske) samostalnike, ki prinaša 10 skupin (64 vzorcev) za moški spol, 9 skupin (29 vzorcev) za ženski spol in 8 skupin (20 vzorcev) za srednji spol. Priprava nabora vzorcev je razkrila številne možnosti za izboljšavo leksikona, strojno namenski pogled na pregibanje pa priložnosti za dopolnitev slovničnega opisa slovenščine. V nadaljevanju dela bodo vzorci pripravljeni tudi za preostale besedne vrste in dopolnjeni s korpusnim gradivom. Končna nomenklatura bo vpisana v bazo leksikona Sloleks, v obliki strojno berljivih vzorcev pa bo objavljena tudi na repozitoriju Clarin.si.
{"title":"Oblikoslovni vzorci v leksikonu Sloleks: izhodiščni nabor za samostalnike","authors":"Špela Arhar Holdt, Jaka Čibej","doi":"10.4312/SLO2.0.2018.2.33-66","DOIUrl":"https://doi.org/10.4312/SLO2.0.2018.2.33-66","url":null,"abstract":"Prispevek predstavlja prvi korak k dopolnjevanju leksikona Sloleks z oblikoslovnimi vzorci, in sicer na primeru samostalnikov. Vzorci so v prvem koraku strojno pridobljeni iz leksikona samega na osnovi izbranih razločevalnih lastnosti (oblikoskladenjskih oznak in spremenljivih delov besednih oblik). Sledi ročno razvrščanje, v katerem (a) ločimo sistemsko in v rabi utemeljene vzorce od primerov, ki se pojavljajo spričo šuma pri strojnem luščenju in nedoslednosti v leksikonu Sloleks; (b) uredimo skupine glede na vsebovanost in sorodnost; (c) poiščemo in natančneje opredelimo variantnost, tako pri standardnih kot nestandardnih oblikah; (d) začrtamo korake za nadaljnji razvoj programa in leksikonske nadgradnje. Rezultat je izhodiščni nabor formaliziranih oblikoslovnih vzorcev za (občno- in lastnoimenske) samostalnike, ki prinaša 10 skupin (64 vzorcev) za moški spol, 9 skupin (29 vzorcev) za ženski spol in 8 skupin (20 vzorcev) za srednji spol. Priprava nabora vzorcev je razkrila številne možnosti za izboljšavo leksikona, strojno namenski pogled na pregibanje pa priložnosti za dopolnitev slovničnega opisa slovenščine. V nadaljevanju dela bodo vzorci pripravljeni tudi za preostale besedne vrste in dopolnjeni s korpusnim gradivom. Končna nomenklatura bo vpisana v bazo leksikona Sloleks, v obliki strojno berljivih vzorcev pa bo objavljena tudi na repozitoriju Clarin.si.","PeriodicalId":371035,"journal":{"name":"Slovenščina 2.0: empirical, applied and interdisciplinary research","volume":"48 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116423807","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-31DOI: 10.4312/SLO2.0.2018.2.1-32
Špela Arhar Holdt, Kozma Ahačič, Irena Krapš Vodopivec, Simon Krek, Marko Stabej, Rok Žaucer, Helena Dobrovoljc, Vojko Gorjanc, Polona Gantar
6. junija 2018 je na Inštitutu Jožef Stefan potekal dogodek, na katerem so bili javnosti predstavljeni cilji in prvi rezultati projekta Nova slovnica sodobne standardne slovenščine: viri in metode (ARRS J6-8256). Namen projekta je razviti jezikoslovno metodologijo za računalniško podprto analizo sodobne slovenščine, kakršna je zajeta v referenčnih besedilnih korpusih slovenskega jezika. Z novo metodologijo bodo pripravljene baze jezikovnih podatkov, ki bodo po koncu projekta skupnosti odprto na voljo za raziskave, gradnjo jezikovnih priročnikov ter učnih gradiv, razvoj jezikovnotehnoloških orodij ipd. Omenjeno projektno financiranje izdelave nove slovnice sicer ne pokriva, vendar že priprava podatkovnih baz zahteva premisleke o trenutnih prioritetah slovenskega prostora. Sodobni slovnični opis je brez dvoma med cilji za prihodnost, ni pa še v konsenza, kako naj bo oblikovan, da bo odgovoril na (različne) potrebe sodobne družbe. Da odpremo razpravo, smo na projektnem dogodku organizirali strokovni posvet, opredeljen z naslednjimi vprašanji: kdo so deležniki, ki bi lahko projektne rezultate uporabljali; na kaj moramo pri pripravi paziti, da bodo podatki optimalno uporabni; kakšno oz. katero slovnico potrebujemo najprej; katere so metodološke in logistične premise njene priprave; kje je trenutno slovensko slovničarstvo in kakšen razvoj si lahko obetamo; kakšne so potrebe po slovničnih podatkih pri različnih uporabniških skupinah ter kaj bi trenutne vrzeli najbolje naslovilo.
{"title":"Nova slovnica: kje smo in kam gremo","authors":"Špela Arhar Holdt, Kozma Ahačič, Irena Krapš Vodopivec, Simon Krek, Marko Stabej, Rok Žaucer, Helena Dobrovoljc, Vojko Gorjanc, Polona Gantar","doi":"10.4312/SLO2.0.2018.2.1-32","DOIUrl":"https://doi.org/10.4312/SLO2.0.2018.2.1-32","url":null,"abstract":"6. junija 2018 je na Inštitutu Jožef Stefan potekal dogodek, na katerem so bili javnosti predstavljeni cilji in prvi rezultati projekta Nova slovnica sodobne standardne slovenščine: viri in metode (ARRS J6-8256). Namen projekta je razviti jezikoslovno metodologijo za računalniško podprto analizo sodobne slovenščine, kakršna je zajeta v referenčnih besedilnih korpusih slovenskega jezika. Z novo metodologijo bodo pripravljene baze jezikovnih podatkov, ki bodo po koncu projekta skupnosti odprto na voljo za raziskave, gradnjo jezikovnih priročnikov ter učnih gradiv, razvoj jezikovnotehnoloških orodij ipd. \u0000Omenjeno projektno financiranje izdelave nove slovnice sicer ne pokriva, vendar že priprava podatkovnih baz zahteva premisleke o trenutnih prioritetah slovenskega prostora. Sodobni slovnični opis je brez dvoma med cilji za prihodnost, ni pa še v konsenza, kako naj bo oblikovan, da bo odgovoril na (različne) potrebe sodobne družbe. Da odpremo razpravo, smo na projektnem dogodku organizirali strokovni posvet, opredeljen z naslednjimi vprašanji: kdo so deležniki, ki bi lahko projektne rezultate uporabljali; na kaj moramo pri pripravi paziti, da bodo podatki optimalno uporabni; kakšno oz. katero slovnico potrebujemo najprej; katere so metodološke in logistične premise njene priprave; kje je trenutno slovensko slovničarstvo in kakšen razvoj si lahko obetamo; kakšne so potrebe po slovničnih podatkih pri različnih uporabniških skupinah ter kaj bi trenutne vrzeli najbolje naslovilo.","PeriodicalId":371035,"journal":{"name":"Slovenščina 2.0: empirical, applied and interdisciplinary research","volume":"44 5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132421870","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2018-12-21DOI: 10.4312/SLO2.0.2018.1.90-134
Iztok Kosem, Sascha Wolfer, R. Lew, Carolin Müller-Spitzer
This paper presents the results of a survey on dictionary use in Europe, the largest survey of dictionary use to date with nearly 10,000 participants in nearly thirty countries. The paper focuses on the comparison of the results of the Slovenian participants with the results of the participants from other European countries. The comparisons are made both with the European averages, and with the results from individual countries, in order to determine in which aspects Slovenian participants share similarities with other dictionary users (and non-users) around Europe, and in which aspects they differ. The findings show that in many ways the Slovenian users are similar to their European counterparts, with some noticeable exceptions, including (much) stronger preference for digital dictionaries over print ones, above-average reliance on other people when dictionary does not contain the relevant information, and the largest difference between the price of a dictionary and the amount willing to spend on it.
{"title":"Attitudes of Slovenian Language Users Towards General Monolingual Dictionaries: an International Perspective","authors":"Iztok Kosem, Sascha Wolfer, R. Lew, Carolin Müller-Spitzer","doi":"10.4312/SLO2.0.2018.1.90-134","DOIUrl":"https://doi.org/10.4312/SLO2.0.2018.1.90-134","url":null,"abstract":"This paper presents the results of a survey on dictionary use in Europe, the largest survey of dictionary use to date with nearly 10,000 participants in nearly thirty countries. The paper focuses on the comparison of the results of the Slovenian participants with the results of the participants from other European countries. The comparisons are made both with the European averages, and with the results from individual countries, in order to determine in which aspects Slovenian participants share similarities with other dictionary users (and non-users) around Europe, and in which aspects they differ. The findings show that in many ways the Slovenian users are similar to their European counterparts, with some noticeable exceptions, including (much) stronger preference for digital dictionaries over print ones, above-average reliance on other people when dictionary does not contain the relevant information, and the largest difference between the price of a dictionary and the amount willing to spend on it.","PeriodicalId":371035,"journal":{"name":"Slovenščina 2.0: empirical, applied and interdisciplinary research","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2018-12-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130834534","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2018-10-01DOI: 10.4312/SLO2.0.2018.1.68-71
Ivana Zajc
Poročilo
报告
{"title":"Evropska poletna univerza iz digitalne humanistike na Univerzi v Leipzigu","authors":"Ivana Zajc","doi":"10.4312/SLO2.0.2018.1.68-71","DOIUrl":"https://doi.org/10.4312/SLO2.0.2018.1.68-71","url":null,"abstract":"Poročilo","PeriodicalId":371035,"journal":{"name":"Slovenščina 2.0: empirical, applied and interdisciplinary research","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2018-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126794112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2018-06-04DOI: 10.4312/SLO2.0.2018.1.37-67
Slavko Žitnik, Marko Bajec
Odkrivanje koreferenčnosti je ena izmed treh ključnih nalog ekstrakcije informacij iz besedil, kamor spadata še prepoznavanje imenskih entitet in ekstrakcija povezav. Namen odkrivanja koreferenčnosti je prek celotnega besedila ustrezno združiti vse omenitve entitet v skupine, v katerih vsaka skupina predstavlja svojo entiteto. Metode za reševanje te naloge se za nekatere jezike z več govorci razvijajo že dalj časa, medtem ko za slovenski jezik še niso bile izdelane. V prispevku predstavljamo nov, ročno označen korpus za odkrivanje koreferenčnosti v slovenskem jeziku – korpus coref149. Za avtomatsko odkrivanje koreferenčnosti smo prilagodili sistem SkipCor, ki smo ga izdelali za angleški jezik. Sistem SkipCor je na slovenskem gradivu dosegel 76 % ocene CoNLL 2012. Ob tem smo analizirali še vplive posameznih tipov značilk in preverili, katere so pogoste napake. Pri analiziranju besedil smo razvili tudi programsko knjižnico s spletnim vmesnikom, prek katere je možno izvesti vse opisane analize in neposredno primerjati njihovo uspešnost. Rezultati analiz so obetavni in primerljivi z rezultati pri drugih, bolj razširjenih jezikih. S tem smo dokazali, da je avtomatsko odkrivanje koreferenčnosti v slovenskem jeziku lahko uspešno, v prihodnosti pa bi bilo potrebno izdelati še večji in kvalitetnejši korpus, v katerem bodo koreferenčno naslovljene vse posebnosti slovenskega jezika, kar bi omogočilo izgradnjo učinkovitih metod za avtomatsko reševanje koreferenčnih problemov.
{"title":"Odkrivanje koreferenčnosti v slovenskem jeziku na označenih besedilih iz coref149","authors":"Slavko Žitnik, Marko Bajec","doi":"10.4312/SLO2.0.2018.1.37-67","DOIUrl":"https://doi.org/10.4312/SLO2.0.2018.1.37-67","url":null,"abstract":"Odkrivanje koreferenčnosti je ena izmed treh ključnih nalog ekstrakcije informacij iz besedil, kamor spadata še prepoznavanje imenskih entitet in ekstrakcija povezav. Namen odkrivanja koreferenčnosti je prek celotnega besedila ustrezno združiti vse omenitve entitet v skupine, v katerih vsaka skupina predstavlja svojo entiteto. Metode za reševanje te naloge se za nekatere jezike z več govorci razvijajo že dalj časa, medtem ko za slovenski jezik še niso bile izdelane. V prispevku predstavljamo nov, ročno označen korpus za odkrivanje koreferenčnosti v slovenskem jeziku – korpus coref149. Za avtomatsko odkrivanje koreferenčnosti smo prilagodili sistem SkipCor, ki smo ga izdelali za angleški jezik. Sistem SkipCor je na slovenskem gradivu dosegel 76 % ocene CoNLL 2012. Ob tem smo analizirali še vplive posameznih tipov značilk in preverili, katere so pogoste napake. Pri analiziranju besedil smo razvili tudi programsko knjižnico s spletnim vmesnikom, prek katere je možno izvesti vse opisane analize in neposredno primerjati njihovo uspešnost. Rezultati analiz so obetavni in primerljivi z rezultati pri drugih, bolj razširjenih jezikih. S tem smo dokazali, da je avtomatsko odkrivanje koreferenčnosti v slovenskem jeziku lahko uspešno, v prihodnosti pa bi bilo potrebno izdelati še večji in kvalitetnejši korpus, v katerem bodo koreferenčno naslovljene vse posebnosti slovenskega jezika, kar bi omogočilo izgradnjo učinkovitih metod za avtomatsko reševanje koreferenčnih problemov.","PeriodicalId":371035,"journal":{"name":"Slovenščina 2.0: empirical, applied and interdisciplinary research","volume":"48 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2018-06-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127419100","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：